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针对汉字识别的超多类问题,将贝叶斯网络分类器引入小样本字符集脱机手写体汉字识别中.对手写大写数字汉字的小样本字符集构造识别系统,同时与传统的欧氏距离方法进行比较,实验表明该算法将识别率提高到92.4%,在小样本字符集脱机手写体识别中具有较强的实用性和良好的扩展性.
基于贝叶斯网络的脱机手写体汉字智能识别
【摘 要】
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针对汉字识别的超多类问题,将贝叶斯网络分类器引入小样本字符集脱机手写体汉字识别中.对手写大写数字汉字的小样本字符集构造识别系统,同时与传统的欧氏距离方法进行比较,实验表明该算法将识别率提高到92.4%,在小样本字符集脱机手写体识别中具有较强的实用性和良好的扩展性.
【机 构】
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华南理工大学数学科学学院
【出 处】
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计算机辅助工程
【发表日期】
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2006年03期
【基金项目】
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教育部人文社会科学研究规划项目（2005-241）,广东省科技攻关项目（2005810101010）
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